前言

“大数据”这一概念最早公开出现于1998年，并在2012年因牛津大学教授维克托·迈尔-舍恩伯格（Viktor Mayer-Schnberger）出版的《大数据时代》而广受关注并逐渐形成概念体系。伴随着大数据的快速发展，涌现出大量基于大数据开发的开源平台及工具、应用等，带来的自动化信息服务也越来越多，如人工智能机器人、VR/AR、物联网应用等；科研人员发表了很多相关领域的论文；越来越多的企业亟须这方面的专业技术人才。但是，国内尚缺乏针对本科生入门学习大数据相关理论的系统性教材。

中国大数据专家委员会委员刘鹏教授顺势而为，周密思考，在高级大数据人才培养课程体系中，邀请全国上百家高校中从事一线教学科研任务的教师一起，编撰了“高级大数据人才培养丛书”。本书即该套丛书之一，旨在帮助本科生建立扎实的理论基础，为其进一步学习大数据相关的后续课程及技术奠定基础。

本书主要介绍了大数据相关的基础数学理论，在理论内容中穿插实际应用案例，将复杂枯燥的数学问题通过浅显易懂的形式展现给读者。作为大数据学习的数据基础教材，本书从线性代数、微积分、概率与统计、距离度量、优化问题及图论六大方面展开介绍，夯实读者在大数据领域的理论基础。另外，书中每章都附有相应的习题，以便读者进一步理解相应的知识点。

本书得到了中国大数据专家委员会委员刘鹏教授及金陵科技学院副校长张燕教授的大力支持，感谢他们在书稿提纲和内容方面提出的诸多建设性意见。感谢审稿专家及编辑给予的宝贵修改意见。

当前，大数据技术处于高速发展与更新的阶段，其理论基础、技术方法及应用方法都在不断迭代升级。由于作者团队知识水平有限，书中难免存在不足之处，希望读者不吝指正，多提宝贵意见。

编者

2021.10